비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우에 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하여 개체 간의 관련성을 연구하는 방법으로 지역 최적치가 많은 최적화 문제로 간주할 수 있다. 비계량 다차원 척도법을 위한 기존의 알고리즘은 최대 경사법을 사용함으로 일단 지역 최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 담금질 방법을 비계량 다차원 척도법에 접목하여 지역 최적치에 빠지지 않고 전역 최적치를 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 비계량 다차원 척도법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용하고 실험을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 0.7%에서 3.2%의 향상률을 보였다. 또한 통계적 가설 검정을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.
개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.169-178
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1996
일반적인 실험군과 대조군의 척도모수에 대한 가설을 Orban과 Wolfe(1982)가 도입한 placement를 이용하여 비모수적 검정법을 제안하였다. 위치모수를 알고 있는 경우에 제안된 통계량의 귀무가설하에서의 평균과 분산 그리고 반복점근분포(iterative asymptotic distribution)를 구하였고 기존의 검정법들과 소표본 모의실험을 통하여 실험 유의수준과 실험검정력을 비교하였다.
통증은 환자들로 하여금 내원하게 하는 주된 증상중의 하나로, 치료방법의 선택 및 효과 판정을 위해서는 적절한 평가가 필요하다. 통증은 실험적인 방법과 임상적인 방법에 의해 측정될 수 있는데, 통증의 주관적인 성격상 임상적인 방법이 일반적으로 사용된다. 통증의 임상적측정법은 일차원적측정법과 다차원적측정법으로 대별할 수 있는데, 일차원적 측정법으로는 시각적상사척도(Visual Analogue Scale), 구술적평정척도(Verbal Rating Scale), 수치평정척도(Numerical Rating Scale), 통증표정척도(Pain Faces Scale), 그리고 포커칩 도구(Poker Chip Tool)등이 있고, 다차원적 측정법으로는 McGill 동통질문서(McGill Pain Questionnaire), 다면적인성검사(MMPI), 통증행동척도(Pain Behavior Scale), 통증장애지표(Pain Disability Index), 그리고 통증평정척도(Pain Raing Scale)등이 있다. 일차원적 측정법은 주로 환자의 자가통증평가법에 기초하여 통증의 강도를 측정하는데, 측정방법의 단순함과 신속성으로 인해 급성통증을 평가하는데 주로 사용된다. 다차원적인 측정법은 통증의 주관적, 정신적 그리고 행동적인 면을 측정하는데, 측정방법이 포괄적이고 신뢰성이 있어서 만성통증을 측정하는데 사용된다. 환자의 언어와 인지능력은 정확한 통증을 평가하는데 장애가 되는 주된 요인이다. 통증에 따른 행동반응이나 생체반응은 환자의 통증을 완전히 대변하지 못하지만 이러한 상황에 있어 유용한 통증평가지표가 될 수 있다. 통증평가법을 결정할 때에는 먼저 측정하려고 하는 통증의 성격을 고려하여 어떠한 면을 측정할 것인가를 결정해야하며 아울러 환자의 언어와 인지능력을 고려해야 한다. 적절한 평가법의 선택은 환자의 진단과 치료에 있어 유효한 결론에 이르게 하는 중요한 과정이다.
컴퓨터 OS 환경의 기술적 발달과 더불어 GUI 에서도 많은 변화를 가져왔다. MS의 Vista OS나 애플사의 OSX Leopard 등의 여러 PC상의 OS가 기존의 기능 중심적 환경에서 벗어나 사용자들에게 감성적인 부분에 대해 호소하기 위한 디자인 요소를 부각시키는 단계로 접어들었다. 특히 Mac OS, Linux OS 환경의 지속적 확산 및 Web 기반 OS의 개발, 다양한 OS Skin의 개발 등에 따라 일률적이던 OS 환경은 변화의 시기를 맞이하고 있다. 이에 따라 PC OS의 GUI 디자인이 사용자 감성에 미치는 영향에 대한 객관적 평가를 통해 향후 PC OS의 GUI개발을 위한 기초자료 수집에 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 감성 공학적 분석방법인 의미분별 척도법(Semantic Differential Method)을 통해 사용자 감성 선호도를 분석하였다. 감성어휘 수집을 위한 1차 실험으로 47개 이상의 기초 감성어휘를 추출 한 후 어휘의 분포도 및 어휘 유사성에 근거한 적절성 평가로 실험에 사용될 20개의 어휘를 최종적으로 추출하였다. 선정된 어휘를 척도등급반의어와 평가등급 반의어, 정감등급반의어의 세 원칙에 따라 질문서로 작성하고 이에 따른 사용자 감성 반응을 측정하였다. 2차 실험은 샘플 이미지에 대한 선호도 조사 그리고 각 샘플별 5점 척도를 이용한 평가 수행으로 이루어졌다. 선호도조사를 통해 사용자는 '선명하다', '쉽다', '안전하다', '안정적이다'로 어휘화 될 수 있는 GUI 디자인을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 선명하다는 이미지는 안정감을 느끼게 하며 쉰다고 느끼는 이미지는 안전함과 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 사용자의 PC OS에 대한 감성연구 결과는 향후 PC OS의 GUI 디자인을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1203-1209
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2010
한국정보화진흥원에서는 2002년 개발한 한국형 인터넷 중독 진단척도를 사용하여 인터넷 중독 실태를 매년 발표하고 예방을 위해 노력하고 있다. 그러나 인터넷사용이 급증함에 따라 정보화의 역기능도 증가하고 있으며 특히 인터넷 중독의 폐해가 우려되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 중독 자가진단 소형척도를 제안하고자한다. 대학생들을 대상으로 킴벌리영척도와 한국형진단척도를 적용하여 인터넷 중독을 진단한 자료를 분석한다. 두 척도의 신뢰성과 타당성을 검토한 결과 한국형진단척도에서 요인타당도가 있음으로, 이를 이용하여 소형척도를 개발한다. 요인타당도의 요인적재값과 변수선택법을 이용하여 선택한 소형척도들을 비교 분석한다. 분할표와 감마 연관성측도를 이용하여 소형척도와 기존의 척도들과의 일치성을 비교하고, 소형척도들의 신뢰성과 타당성을 조사한다.
본 논문에서는 $\kappa$-표본 문제에서 우산형 위치-척도 대립가설에 대한 순위검정법들을 연구하였다. 위치모수와 척도모수의 변동에 민감한 순위점수에 기초한 검정통계량들을 제안하였다. 우산형 대립가설의 정점이 알려진 경우를 다루었으며 귀무가설과 대립가설하에서의 점근성질도 아울러 조사되었다. 모수들간의 간격이 같지않는 우산형 위치-척도모형에서 Chen-Wolfe의 동위회귀 추정량을 이용한 순위통계량에 의존한 검정법이 효율적이었으며 또한 아주 안정적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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